AI與區塊鏈平臺集成

體系結構： 如何跨層工作

1.智能合同（L1/L2）

持有資產、規則和訪問權。知道如何做出/凍結決定，但不是「思考」自己-調用甲骨文/代理。

2.AI代理程序（離鏈/模塊）

具有工具的LLM流程：數據讀取、風險評分、活動生成（事務參數、建議）。通過甲骨文和功能電話與合同進行通信。

3.甲骨文/中繼層

簽署地獄結果，將其交付給班次，管理驗證者的法定人數和限制。對於關鍵操作，是多模式共識和計時器。

4.可驗證性（zk/prufs）

ZK證明計算/地獄是正確的（在可能的情況下）和數據策略證明（誰以及可以訪問的內容）。

5.數據和隱私

事件存儲（鏈路），用於工件的IPFS/Arweave，用於敏感分析的受信任環境/加密，以及可驗證的信用和zk-KYC。

6.管理和預算

DAO/multicig為AI請求，風險限制和模型升級策略設置了預算。合同考慮了地獄的成本，並從財政部支付。

---

關鍵案例

「可驗證提示」提供商（可驗證AI Hints）

AI向用戶或系統提供解決方案（例如，選擇限制，付款路線，反欺詐標誌），並且合同檢查甲骨文/法定簽名並應用規則。

風險評分和鏈條上的反欺詐行為

代理分析事務圖/行為，返回標註和推薦動作（帶狀，限制，dop.KYC）。該合同僅執行經法定驗證人分析師確認的那些行為。

自動化付款/頭獎

代理收集信號（結果，網絡狀態，流動性），準備交易並將其發送到timelock+multicig。合同是最終仲裁員。

無泄漏PII個性化

在客戶端/邊緣上，AI形成建議；只有匯總的規則合規度量/pruf（例如，通過zk證明的年齡/地理）才屬於chein。

模型和地獄市場

分散交易所：模型提供商銷售計算，客戶支付令牌，結果簽名和（部分）可證明。

DeFi/遊戲的執行代理

限額認股權證，流動性重組，自動參與活動/任務-根據DAO批準的政策。

---

技術堆棧（一般）

LLM/ML層：具有工具，排名，風險分類器，用於隱私的在線模型的LLM代理。

甲骨文/信使：簽名的collbecs，確認的法定人數，反MEV繼任者，確認隊列。

ZK/密碼學：zk-KYC（年齡/地理），某些計算的zk正確性（如果適用），模型/規則表工件的簽名。

合同：財政部，風險限制，入場清單，行動記錄，時間表/暫停/升級。

數據：事件索引器，圖形分析器，安全芯片和DLP過濾器。

成本優化： L2-rollaps, batching呼叫,氣體抽象（AA）,離鏈計算與鏈保證.

---

AI信譽： 如何證明正確性

密碼輸入和提供商的聲譽：每個預測都簽名；模型哈希和賬單日期是固定的。

多語言預言：幾種獨立的提供商/模型；如果投票/門檻相吻合，合同將作出決定。

數據策略的zk-pruf：證明AI只看到了允許的特征（沒有PII）。

審計跟蹤：不可更改的查詢/決策日誌；復制調查結果。

---

安全與反MEV

針對敏感決策（反欺詐、付款）的私人繼任者和延遲披露。

Rate限制和代理商通話配額，DAO預算，「地獄邊際價格」。

電路斷路器：在異常情況下自動暫停（故障跳躍、法定人數差異）。

正式的批評驗證：合同不變性（限制，付款）+金絲雀發行。

---

隱私和合規性

zk-KUS/年齡/管轄權：沒有PII傳輸的「是/不」-prufs。

在爭議/監管查詢中選擇性披露。

RG/AML策略作為代碼：合同中的限制，暫停，白色/黑色列表；AI僅提供解決方案。

玩家/客戶數據：電子設備個性化、最小化日誌、散列工件。

---

經濟學： 價值在哪裏

減少OPEX：自動執行重復決策（狀態，付款，得分）。

新產品：「可驗證提示」，基於AI評分的保險，付費的API/代理。

令牌機制：地獄支付，模型提供商停牌，虛假回復罰款。

公共信任度量：藥房，準確性，法定人數同意，證明時間。

---

AI+區塊鏈KPI集成

AI質量：目標任務中的精度/反應，法定人數匹配比例，上訴百分比。

操作：p95線索潛伏期→鏈式動作，地獄/通話成本，甲骨文藥房。

安全：10 k呼叫中的事件，電路中斷器的百分比工作，回滾前的時間。

合規性/RG：zk-prufs解決方案的比例，風險事件的響應時間，限制/停頓度量。

業務：減少手工處理，汽車付款，損失從薯條，LTV uplift在細分市場。

---

2025-2030年路線圖

2025-2026： 飛行員

一個關鍵場景（反假設/付款），具有法定預言，答案簽名和時間表。

合同中的模型/規則哈希，基本的zk-prufa（年齡/地理）。

A/B質量和成本指標。

2026-2027： 操作成熟

多供應商法定人數，DAO預算政策，天然氣抽象（AA），戰鬥。

個性化「無PII」的代理，公共信任行。

2027-2028： 外圍擴展

分散的市場地獄，提供商的聲譽，罰款/賭註。

計算正確性的部分zk-pruff；針對MEV的私人繼電器。

2028-2029： 可分布

合同的AI模塊模板（風險、付費、促銷）。

端到端RG/AML事件作為鏈標準。

2030： 默認可驗證的AI

大量「可驗證的hints」，模型更新DAO策略，解決方案的完整可跟蹤性。

---

風險以及如何管理風險

AI幻覺/錯誤→提供者的法定人數，白人行為，有爭議案件的輪廓人。

依賴單個甲骨文→多網絡，多編碼，獨立通道。

泄漏/PII →即插即用，zk-pruff訪問，嚴格的DLP。

監管不確定性→司法管轄區的模塊化規則，邏輯和選擇性披露。

地獄成本→ L2，戰鬥，緩存，on-/off-Chain混合體。

---

飛行員支票清單

1.選擇1個業務任務（例如,評分退出）。

2.記錄模型/規則：哈希、廣告牌日期、有效響應範圍。

3.啟動法定甲骨文（≥3提供商）+簽名+timelock。

4.啟用zk-KUS/地理和最小化數據。

5.設定地獄、阿雷塔和巡回決勝局的預算和配額。

6.收集信任碼：準確性、成本、法定同意、事件。

7.每1-2周叠代：模型、規則和UX的改進。

---

與區塊鏈的AI集成是從「智能」合同到具有上下文的合同的轉變：決策是快速，透明的，並且是在可驗證的規則框架內做出的。那些將法定的AI、加密可驗證性和人性UX相結合的人將獲勝，這樣自動化不僅強大而且可信。